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人工智能完整词典
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非负矩阵分解
一种约束分解，其中结果矩阵的所有元素必须是非负的，适用于加性数据。
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k秩矩阵
通过截断分解获得的具有预定义秩k的近似矩阵，用于压缩和去噪。
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PARAFAC分解
矩阵分解向张量的扩展，使用CANDECOMP/PARAFAC张量秩分解。
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正交性
向量或矩阵的一种性质，其点积为零，在分解中对于确保分量的独立性至关重要。
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交替梯度下降
一种用于矩阵分解的优化算法，通过固定其他因子来交替优化每个因子。
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CP分解
将张量分解为秩1张量之和，也称为CANDECOMP分解。
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对角占优矩阵
一种结构性质，其中对角元素占主导地位，便于某些分解并保证数值稳定性。
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有效秩
超过确定阈值的显著奇异值的数量，用于衡量数据的内在复杂性。
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